Дана матрица размерностью nxn найти Дана матрица размерностью nxn найти минимальный элемент среди элементов расположенных над главной диагональю матрицы. Найти квадрат разности среди арифметических значений элементов матрицы ,находящихся ниже и выше главной диагонали
Для решения этой задачи, нужно выполнить следующие шаги:
Найти минимальный элемент среди элементов, расположенных над главной диагональю матрицы.
Найти среднее значение элементов, расположенных ниже и выше главной диагонали.
Найти квадрат разности между данными средними значениями.
Пример кода на Python:
import numpy as np n = 5 # Размерность матрицы # Генерация случайной матрицы nxn matrix = np.random.randint(1, 10, (n,n)) print("Матрица:") print(matrix) # Поиск минимального элемента над главной диагональю min_above_diag = np.min(np.diagonal(matrix, offset=1)) print("\nМинимальный элемент над главной диагональю:", min_above_diag) # Вычисление средних значений элементов ниже и выше главной диагонали mean_below_diag = np.mean(np.tril(matrix, k=-1)) mean_above_diag = np.mean(np.triu(matrix, k=1)) # Вычисление квадрата разности средних значений diff = (mean_below_diag - mean_above_diag) ** 2 print("\nКвадрат разности средних значений:", diff)
Этот код сначала создает случайную матрицу размером 5x5, затем находит минимальный элемент над главной диагональю, вычисляет средние значения элементов ниже и выше главной диагонали, и в конце выводит квадрат разности этих значений.
Для решения этой задачи, нужно выполнить следующие шаги:
Найти минимальный элемент среди элементов, расположенных над главной диагональю матрицы.
Найти среднее значение элементов, расположенных ниже и выше главной диагонали.
Найти квадрат разности между данными средними значениями.
Пример кода на Python:
import numpy as npn = 5 # Размерность матрицы
# Генерация случайной матрицы nxn
matrix = np.random.randint(1, 10, (n,n))
print("Матрица:")
print(matrix)
# Поиск минимального элемента над главной диагональю
min_above_diag = np.min(np.diagonal(matrix, offset=1))
print("\nМинимальный элемент над главной диагональю:", min_above_diag)
# Вычисление средних значений элементов ниже и выше главной диагонали
mean_below_diag = np.mean(np.tril(matrix, k=-1))
mean_above_diag = np.mean(np.triu(matrix, k=1))
# Вычисление квадрата разности средних значений
diff = (mean_below_diag - mean_above_diag) ** 2
print("\nКвадрат разности средних значений:", diff)
Этот код сначала создает случайную матрицу размером 5x5, затем находит минимальный элемент над главной диагональю, вычисляет средние значения элементов ниже и выше главной диагонали, и в конце выводит квадрат разности этих значений.